Questões de Banco de Dados - Data Mining para Concurso

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Q2462643 Banco de Dados

No que se refere a deep learning e mineração de dados, julgue o item subsecutivo. 


A mineração de dados é comumente classificada por sua capacidade de realizar determinadas tarefas, entre as quais está a estimação, que, embora similar à classificação, é usada quando o registro é identificado por um valor numérico e não um categórico.

Alternativas
Q2457952 Banco de Dados
A mineração de dados consiste na inferência de relações com base em um grande volume de dados. No que tange à mineração de dados, um algoritmo de classificação é o:
Alternativas
Q2411826 Banco de Dados

Utilize a figura a seguir (Fig3), que representa uma sequência de comandos em SQL, para resolver as questões de número 54 e 55.


Fig3


create table cliente

{

seq VARCHAR2(6) not null,

nome VARCHAR2(50) not null,

cpf VARÇHAR2(11) not null,

data nasc date,

dependentes numeric(2),

estcivil VARCHAR2(1)

);


arter table cliente

ADD CONSTRAINT cliente pk PRIMARY KEY (cpf)

ADD CONSTRAINT seq un unique (seq) enable

ADD CONSTRAIKT est ck check (estcivil in ('C','S','D','V')) enable

ADD CONSTRAINT cpf ch check (REGEXP LIKE(cpf, '^[[digit: ]]{11}$')) enable;


Como se chama o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de anomalias, padrões e correlações consistentes, tais como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados?

Alternativas
Q2391946 Banco de Dados

No que se refere a modelagem dimensional, mineração de dados e big data, julgue o item subsequente.


No modelo CRISP-DM, a fase de preparação dos dados é caracterizada por atividades como análise da qualidade dos dados, exploração dos dados, geração dos primeiros insights e formulação de hipóteses. 

Alternativas
Q2387578 Banco de Dados
Considerando os conceitos principais de ciência de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir.
( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1.
( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.

As afirmativas são, respectivamente,
Alternativas
Respostas
1: C
2: B
3: A
4: E
5: B